生产制造服务企业，该如何去实践智慧工厂？

从2014年谈工业4.0、智能制造、中国制造2025，到工业大数据等各种各样的内容，最近又在谈AR，去年在谈互联网，这些名词是大家耳熟能详的，但是对制造型企业意味着什么？作为一个生产制造服务企业，菲尼克斯又是如何去一步一步理解智能工厂，并且进行实践的？

身处IT部的程炜这样解释道：“其实作为技术人来讲，我们对这方面也是一直在思考和想如何应用这些技术，为我们真实的工厂做一些实际的应用。”其实我们简单来讲的话，我们把所有软件就是传统IT部分的内容和OT自动化设备，做了一个菲尼克斯整体的整体化架构。中间用各类自动化装备，包括自控设备，比如机床，我们也会用到智能检验设备、智能物流设备以及安防设备，这部分设备要通过工业以太网和生产制造的核心系统集成，这样可以实时获取设备的一些状态和设备的一些数据，在生产运营这块我们也要跟研发设计仿真这部分的软件和相应的APP联系，会把在生产过程中需要研发过程中产生的一些文档和生产出来的数据反馈到仿真软件中进行仿真。我们也离不开物流，在物流体系上和数字化平台比如仓库管理系统软件进行集成。

他解释道，每当大家做一些新技术的时候，我们就不停在规划这些图。但是我们如何把东西拼凑起来。其实我们认为智能工厂，内部做了很多讨论，包括跟同行的一些交流，我们认为智能工厂其实只是一个手段，不是一个目的。我们做智能工厂，不管数字双胞胎、数字化转型，确实给企业带来很大的收益，但与此伴随着非常大的人财物的投入，推动智能工厂建设是让企业变的更加有竞争力。

对于制造企业，应该回归本质，能不能提供更好的质量？能不能让我们的生产更加柔性，生产效率是否比原来提高了？能否有更低的边际成本？程炜提出，当你当量的投入不管做自动化设备还是软件投入的时候，可以让你的产能能极大的提升，但是相应带来的成本下降，这是基于你有足够的订单或者任务才能达到这样的状态，因此他认为企业谈智能制造的时候，离不开成本的话题！

程炜又对我们讲到：“前面是在生产环节，后面是在研发上，推进智能工厂能不能把生产过程中的一些问题，在研发过程中就能解决？”“比如我们生产过程中发现能否更好的个性化满足客户的需求，当然下面可能更远一点，我们在推动智能工厂的时候，是否能发现企业新的服务或者业务模式？”他提到，“我之前聊过几个同行，他们在推进自身智能工厂建设过程中，他们自己具备了相应的能力，在企业里也会把这块职能独立出来，为企业外部客户提供这种服务。”

基于此，程炜表示，考虑智能工厂不是简简单单的软件或者硬件、自动化的纯技术上的堆砌，应该是要映射到企业价值流，从价值流分析上，要分析痛点在哪里，这些技术是解决哪些痛点或者解决哪个具体问题。程炜说道“我们认为智能工厂建设应该是在精益思想的指导下完成的，我们在不断的发现生产制造与研发过程中存在的各类问题或者浪费或者发现效率不够高的情况，我们是通过比如数字化手段或者现场涉及到物料搬运，通过相应的技术来解决这个问题，所以智能工厂会伴随着时间的不同或者技术发展的不同，对所谓智能工厂的定义也一直在变化，这是不断发展或者不断推进的过程，是持续推进和迭代的过程。”

程炜表示说，在今年和去年的时候，菲尼克斯都跟德国团队进行过交接，迈进工业4.0的时候，菲尼克斯迈进智能工厂的实施策略被分为四个步骤：第一透明工厂、第二响应工厂、第三数控工厂、第四智能工厂。

程炜先生为我们解释了其中的难度：

（1）首先整个工厂生产的情况要完全清楚，比如设备信息能不能直接从生产过程中获取到系统里。（2）能不能把上层不管在ERP层或者更高层的订单指令直接传递到现场车间，让车间相关人员执行。（3）在执行过程中是否能够得到足够的文档、图档或者相关的数据，让现场一线操作员工可以直接执行。（4）能不能生成一些最简单的报表，如设备故障类型基础数据。

第二，响应工厂，在透明工厂基础上要对我们现场生产做更好的管理，尤其是有些企业是离散型产业，考虑现场所有资源的情况，基于获取的信息能最优对它进行排查，能不能把生产过程中采集到的信息转化到工时数据，在更上层系统中进行体现。

第三，数控工厂，基于前面做的工作，我们认为生产过程是发动机，带动整个物流的质量检测等相关非直线生产的部门或者资源代入进去。

他表示，菲尼克斯主要产品是连接器，个头都不是很大，大的有拳头大小，小的只有指甲盖那么大，生产工艺包括注塑，同样也有装配，由菲尼克斯自己研发设计。因为工厂有一千多号人，不同的车间，而且是不同的部门，有不同的负责人，所以也需要把整个数字化生产过程和智能工厂的建设分成不同的项目逐一进行。

提到注塑，程炜先生提出，注塑车间是典型的多品种小批量，第一期40台，第二期40台，在40台基础上生产2千 以上不同的产品，对应几百套模具，生产的时候就需要有效高效的排查，生产计划人员不知道生产过程中发生了什么，不知道设备的状态，不知道模具的状态，必须到现场去了解情况。所以菲尼克斯通过把生产过程中的数据从自动化装备或者设备中采集上来，另外把上层订单数据、物料数据要能联动起来。他们给项目定了一些目标，比如注塑设备做到互联互通，信息在不同部门不同人员中共享。在做的时候，从订单产生到缴库整体业务流程分析和信息流设计，包括我们认为订单之间做的一些排查工作、排查规则，模具如果发现短缺的时候该怎么处理，他们也做了一些关于数采工作。

“在注塑车间，我们可以实时了解设备当前的状态。整个现场工装，所有的模具都在系统里管理起来。通过这个项目，效果非常明显，OE效率达到70%多，后面对于采集设备的报警信息，专门解决报警问题，设备在去年最好的时候连续三个月达到80%以上，对于一个多品种小批量的车间，是往前走了一大步。”提到这里，程炜不无得意的笑了笑。

他又接着说道菲尼克斯在DC手工车间做的一些价值流分析的案例：“原来做精益的时候，从按天排查到按时排查，在这个技术架构中，有订单的提升，并且跟整个供应链整个仓库系统完整集成起来。同样我们也分析了一下流程，当ERP订单到MES可以做精确的排查，让现场库存大幅度下降，我们也做了类似于生产监控。包括物料追溯体系。我们做了一个安东管理，现场出现异常的时候可以及时响应。” 他讲到业务部门统计的数据：生产效率提升9.2%，因为排查更加准确了，所以换型次数也将近减少了一半，车间物料周转降低了40%，现场所有的异常信息原来靠纸质登记或者不登记直接打电话，现在全部变成现场留存。

他提到菲尼克斯未来的大致情况：“因为我们在今年和明年在我们公司现在的厂区旁建一个新的厂房，在这个基础架构上继续扩展，因为新的厂区是全自动的自动化仓库，物料是直接配送到现场，会给跟物流设备相集成。这边检测部分，已经集成了一部分，后面会集成。最上面是跟BI系统做大数据分析。”

菲尼克斯是工业4.0的倡导者之一，程炜先生的演讲非常具有一定的代表性，听完你有什么收获呢？欢迎来到评论区和我们分享。